[发明专利]一种基于特征选择和SSA-BiLSTM的建筑能耗预测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选择和SSA‑BiLSTM的建筑能耗预测方法，包括以下步骤，步骤一：进行用于特征选择的建筑能耗影响因子数据实测和能耗数据的收集；步骤二：利用MATLAB软件对能耗数据的影响因子进行熵加权k‑means聚类分析；步骤三：根据影响因子聚类结果，采用随机森林进行特征选择，消除冗余的影响因子；步骤四：构建麻雀搜索算法优化后的BiLSTM神经网络预测模型，将有效的建筑能耗影响因子作为BiLSTM神经网络的输入参数，建筑能耗作为输出，采用麻雀搜索算法进行参数寻优，进行建筑能耗预测。本发明解决了传统建筑能耗预测方法中准确性不强和普适性不足的问题，为建筑能耗的预测提供了一种新的方法。